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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提出一种基于焦点堆栈网络的高保真全息图生成方法，该方法包括六个步骤：第一步，利用焦点堆栈渲染器将3D物体的全聚焦图和深度图处理为焦点堆栈；第二步，利用焦点堆栈网络用于输出3D物体的焦点堆栈的全息图的复振幅分布；第三步，利用角谱衍射传播模型生成全息再现像；第四步，计算目标聚焦和离焦图像及重建的聚焦和离焦图像；第五步，计算损失函数，优化焦点堆栈网络与可学习的泽尼克相位；重复上述的五个步骤，当焦点堆栈网络被迭代训练固定的轮次后，焦点堆栈网络的训练停止，此时步骤二的输出即为所需的复振幅分布；第六步，使用泽尼克相位补偿焦点堆栈的复振幅分布，然后利用双相位编码方法生成3D物体的高保真全息图。
主权项：1.一种基于焦点堆栈网络的高保真全息图生成方法，其特征在于，该方法包括六个步骤：第一步，利用焦点堆栈渲染器将3D物体的全聚焦图和深度图处理为焦点堆栈；第二步，将3D物体的焦点堆栈输入到焦点堆栈网络中，焦点堆栈网络用于输出3D物体的焦点堆栈的全息图的复振幅分布；第三步，利用角谱衍射传播模型将复振幅分布反向传播来获得M层的全息再现像；第四步，根据深度图和分层数M获得M个二值掩膜，然后计算M个二值掩膜与3D物体的焦点堆栈的内积，获得目标聚焦和离焦图像，同时，计算M个二值掩膜和M层全息再现像之间的内积，获得重建的聚焦和离焦图像；第五步，基于第四步所获得的目标聚焦和离焦图像、重建的聚焦和离焦图像，计算损失函数，优化焦点堆栈网络与可学习的泽尼克相位；重复上述的五个步骤，当焦点堆栈网络被迭代训练固定的轮次后，焦点堆栈网络的训练停止，此时步骤二的输出即为3D物体的焦点堆栈的高保真全息图的复振幅分布；第六步，使用泽尼克相位对焦点堆栈的高保真全息图的复振幅分布进行补偿，利用双相位编码方法编码得到3D物体的高保真全息图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于焦点堆栈网络的高保真全息图生成方法
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